在MATLAB中实现PCA(主成分分析)的代码可以按照以下步骤进行: 1. 准备数据 首先,需要准备一组数据。这里以一个简单的二维数据集为例: matlab % 生成示例数据 data = [2.5, 2.4; 0.5, 0.7; 2.2, 2.9; 1.9, 2.2; 3.1, 3.0; 2.3, 2.7; 2.0, 1.6; 1.0, 1.1; 1.5, 1.6; 1.1, 0.9]; 2. 数据预处理...
%需要完整版代码移步最后一行,或者复制这条链接:https://mbd.pub/o/bread/ZpWamJlp 四. Matlab仿真结果展示 1. 图一 各参数的重要性柱状图 2. 图二 降维前数据可视化 3. 图三 PCA特征值数量与累计方差贡献 4. 图四 降维后数据可视化 主成分分析(PCA)降维算法可视化(内含matlab代码)mbd.pub/o/bread/Z...
并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵。 5、用映射矩阵对数据进行映射,达到数据降维的目的。 中心化样本矩阵:先让样本矩阵中心化,即每一维度减去该维度的均值,然后直接用新的到的样本矩阵乘上它的转置,然后除以(N-1)即可,如下: AI检测代码解析 1 % 中心化样本矩阵,样...
3.1 PCA - principal component analysis 程序计算分析 3.1.1 PCA贡献率计算 (1) 数据载入 clc; clear all; close all; %清空屏幕、数据和关闭窗口 wine = load('wine.txt'); %载入数据 wine13(:,1:13)=wine(:,2:14); %剔除1列产地数据,仅对13属性主成分分析 图3-1 wine的13个属性数据 (2) 数...
PCA MATLAB代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 clear all,clc; A=[[-1,1];[-2,-1];[-3,-2];[1,1];[2,1];[3,2]]; A_mean=A-mean(A); A_div=A_mean; M=A_div'*A_div; N=A_div*A_div'; [M_vec...
一、PCA(Principal Component Analysis)介绍 PCA是数据处理中的一个常用方法,用于数据降维,特征提取等,实际上是将在原有的特征空间中分布的数据映射到新的特征空间(或者说,将原有到正交坐标系进行旋转,使得在旋转后的坐标系下,在某几根坐标轴上数据分布的方差比较
综上所述,基于主成分分析结合BP神经网络的PCA-BP加热炉炉温预测算法是一种较为有效的预测方法。通过对原始数据进行降维处理,然后利用BP神经网络进行回归预测,可以提高炉温预测的准确性和可靠性。在实际应用中,可以根据具体情况对该算法进行进一步优化和改进,以满足不同生产环境下的需求。
Matlab 代码实现 为了更具体地展示LLE和PCA在轴承故障诊断中的应用，我们将提供Matlab代码实现。首先是LLE降维的示例代码：figure;scatter(Y(:,1),Y(:,2)); % 绘制降维后的数据点xlabel('Dimension 1');ylabel('Dimension 2');title('LLE 降维结果');接着是PCA降维的示例代码：% 加载数据data = load('...
手写PCA(主元分析法)计算点云法向量(详细注释) 【Matlab代码】,原理PCA原理主元分析法PCA学习笔记点云法向量与点云平面拟合的关系(PCA)EstimatingSurfaceNormalsinaPointCloud3D【24】PCA点云法向量估计利
主成分分析PCA降维可视化(PCA降维算法)-MATLAB代码实现一、PCA简介主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维技术,通过找到数据中方差最大的方向来实现数据的降维,同时保留数据的主要信息。PCA将原始数据转换为一…